Шестидесятилетняя история действия закона Мура, который гласит, что соотношение стоимости и производительности вычислительных устройств будет удваиваться каждые 18 месяцев, хорошо задокументирована. Мы далеко ушли по сравнению с 1971 годом, когда первая плата содержала всего две сотни чипов: сегодня на том же физическом пространстве мы умещаем терафлопсы вычислительной мощности.
Изучая на протяжении более 30 лет феномен этих экстраординарных, почти невероятных, но тем не менее устойчивых темпов роста, авторитетный футуролог и изобретатель Рэй Курцвейл сделал четыре ключевых наблюдения:
• Паттерн удвоения, идентифицированный Гордоном Муром для интегральных схем, относится к любой информационной технологии. Курцвейл называет это «законом ускоряющейся отдачи» и показывает, что паттерн удвоения вычислительных мощностей наблюдается с 1900 года, то есть начал действовать гораздо раньше, чем Мур сформулировал свой оригинальный закон.
• Двигателем, лежащим в основе этого феномена, является информация. Как только любая область деятельности, дисциплина, технология или отрасль становится зависимой от информации и приводится в движение информационными потоками, соотношение стоимости и производительности в ней начинает удваиваться примерно каждый год.
• После того как запускается паттерн удвоения, он больше не останавливается. Мы используем компьютеры для разработки еще более мощных и быстрых компьютеров, которые затем используются для разработки еще более мощных и быстрых компьютеров, и т. д.
• В настоящее время существует несколько ключевых областей, которые зависят от информационных технологий и следуют вышеуказанной траектории. Эти области включают в себя искусственный интеллект, робототехнику, биотехнологии и биоинформатику, медицину, нейронауку, анализ данных, 3D-печать, нанотехнологии и даже некоторые направления в энергетике.
Никогда еще в своей истории человечество не видело такого стремительного прогресса в столь многих областях. И по мере того, как все больше вещей в окружающем нас мире начинают зависеть от информации и переходить в цифровую форму, мы будем все явственнее видеть закон ускоряющейся отдачи Курцвейла в действии.
Более того, в результате пересечения этих технологий (например, использование алгоритмов глубинного машинного обучения для исследования рака), темпы инноваций ускоряются еще больше. Каждое такое пересечение добавляет еще один множитель в уравнение.